| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·RoboCup 的研究背景 | 第8-10页 |
| ·RoboCup 的起源 | 第8-9页 |
| ·RoboCup 的研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·仿人机器人的研究现状 | 第10页 |
| ·RoboCup3D 足球机器人的研究现状 | 第10-11页 |
| ·RoboCup3D 足球机器人的运动规划与智能决策的研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 RoboCup3D足球机器人仿真系统 | 第14-27页 |
| ·Rcssserver3D 概述 | 第15-22页 |
| ·比赛服务器 | 第15-17页 |
| ·比赛平台模型 | 第17-18页 |
| ·ODE 系统建模 | 第18-20页 |
| ·RoboViz 仿真平台 | 第20-21页 |
| ·虚拟裁判 | 第21-22页 |
| ·仿真原理概述 | 第22-26页 |
| ·SPADES 工作原理 | 第22-23页 |
| ·感知思考行为过程 | 第23-24页 |
| ·SPADES 与智能体之间的通信 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波算法的机器人定位 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·卡尔曼滤波算法概述 | 第27-29页 |
| ·RoboCup3D 仿真中足球机器人的运动建模 | 第29-32页 |
| ·算法具体实现 | 第32-33页 |
| ·仿真验证 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于平滑ND算法的机器人动态避障 | 第39-48页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·最短切线避障算法 | 第39-41页 |
| ·平滑 ND 避障算法 | 第41-44页 |
| ·仿真验证 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于Q学习的机器人协作策略 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·Q 学习算法概述 | 第48-50页 |
| ·基于 BP 神经网络的 Q 学习在机器人协作策略中的实现 | 第50-55页 |
| ·仿真验证 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
| 附录3 本课题研究在RoboCup比赛中所获荣誉 | 第65-66页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间所获的奖励 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |